Analyse statistique de comportements d'apprenants utilisant des Environnements Numériques d'Apprentissage - Analyse de cas en Comptabilité-Gestion-Finance

Introduction.On constate une explosion sur le marché de solution dite d'e-Learning à des fina-lités de formation dans des contextes scolaires ou professionnels Depover et Marchan (2002). Avec les technologies actuelles, il est important de prendre en compte la différenciation in-dividuelle, qu'elle soit cognitive, affective, socioculturelle ou qu'elle ai lieu dans l'utilisation des stratégies d'apprentissage Dolog et al. (2004), Liu et Yang (2005). Cependant, pour des raisons de faisabilité (technique mais aussi opérationnelle et économique dans un contexte sociétal), la personnalisation à une granularité très fine (personnalisation individuelle) n'est pas ou peu envisageable. Afin de faire un pont entre les questions de personnalisation et les contraintes évoquées, nous cherchons à mettre en évidence des catégories de comportements d'apprenants, afin de leurs proposer une personnalisation ciblée. Connaissance-Scénarisation pédagogique-e-Learning : Le triangle d'or de la formation. Lorsqu'un utilisateur de module d'e-Learning emploie un tel outil dans un but de formation, il est nécessaire (comme pour toute activité d'apprentissage) de lui donner des buts concrets , par le biais de scénarios pédagogiques pertinents. Ces scénarios sont le fruit d'une activité de modélisation pédagogique par le biais duquel les différentes activités, ressources et services pédagogiques sont agrégés de sorte à offrir une méthode efficace de formation, traduisant ainsi une stratégie de formation. Analyse de comportements.Contexte de la situation d'apprentissage. Nous nous plaçons dans un contexte de formation via des dispositifs d'e-Learning. Nos apprenants proviennent de l'enseignement supérieur, de centre de formation, d'entreprises ou sont des particuliers. Ainsi, leur finalité n'est pas la même : il s'agira pour certains d'acquérir les connaissances et compétences requises au référentiel de celles exigées pour l'obtention d'un diplôme, et pour d'autres d'améliorer ses performances en milieu de travail Watkins (1995), West (1996). Population-Corpus. Notre analyse statistique porte sur une population de 422 apprenants, ayant aboutis à 1071 évaluations. Lorsqu'un apprenant réalise une évaluation, nous collectons plusieurs données telles le temps de résolution, le score obtenu lors de la première résolution, le meilleur score, le nombre de tentatives. Présentation des premiers résultats. Nous nous focalisons ici sur les variables de score et de nombre de tentatives. Aprés étude statistique, nous avons pu constater que quel que soit le module, les meilleurs scores sont supérieurs aux scores initiaux. Ainsi, il y a une évolution positive en terme de réussite au cours de la formation, ce qui semble montrer un impact positif